Gracias a esta Especialización 100% online, dominarás las técnicas de Inteligencia Artificial más innovadoras para obtener Traducciones Automáticas definidas por su elevada coherencia y precisión”

Según un reciente informe realizado por la Organización de las Naciones Unidas, la implementación de herramientas emergentes de la Inteligencia Artificial ha permitido optimizar un 50% la accesibilidad a contenido multilingüe en los proyectos de desarrollo global. De esta forma, ha facilitado la comprensión entre diferentes culturas a través de métodos vanguardistas como el Aprendizaje Profundo. Por eso, es fundamental que los especialistas se mantengan al corriente de las técnicas más sofisticadas de Deep Learning y entrenamiento de algoritmos para mejorar la Traducción en sectores críticos como la salud, la educación o los Derechos Humanos.

Con el objetivo de facilitar esta puesta al día, TECH ha creado un pionero Especialización enAplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para Traducción Automática. Diseñado por referencias en este ámbito, el itinerario académico ahondará en cuestiones que abarcan desde los diferentes modelos probabilísticos de lingüística o sistemas de detección de emociones hasta la generación de texto autorregresivos. De esta manera, los egresados obtendrán competencias avanzadas tanto para diseñar como entrenar y optimizar algoritmos como Redes Neuronales. Asimismo, los materiales didácticos profundizarán en el manejo de software de última generación (entre los que figuran Fluenty, Voice Tra o iTranslate Voice) con el objetivo de que los alumnos realicen interpretaciones automáticas de voz en situaciones especiales que requieren una comunicación inmediata y directa.

En lo que respecta a la metodología de la titulación universitaria, se imparte de forma 100% online para que los profesionales de la Traducción puedan planificar individualmente sus horarios y ritmo de estudio. Además, TECH emplea su disruptivo método del Relearning, consistente en la reiteración natural y progresiva de los conceptos esenciales del temario para garantizar su óptima comprensión. En este sentido, lo único que necesitarán los alumnos es contar con un dispositivo electrónico con acceso a internet para adentrarse en el Campus Virtual, donde hallarán diversos recursos multimedia presentes en formatos como resúmenes interactivos, casos de estudio o vídeos explicativos.

Extraerás valiosas lecciones a través de casos prácticos reales en entornos simulados de aprendizaje”

Esta Especialización enAplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para Traducción Automática contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial enfocada a la Traducción e Interpretación
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

¿Buscas implementar en tu praxis diaria las técnicas más modernas de la Inteligencia Artificial para traducir automáticamente lenguajes complejos como jergas o tecnicismos? Lógralo con esta titulación”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Profundizarás en el empleo de plataformas de Traducción Asistida avanzadas como Wordbee, lo que te permitirá realizar controles de calidad a fin de detectar inconsistencias terminológicas habituales como faltas de ortografía"

Con la disruptiva metodología Relearning aplicada por TECH, afianzarás los conceptos más complejos del temario de forma natural y progresiva” 

Este programa ha sido diseñado por auténticos expertos en Inteligencia Artificial aplicada a la Traducción Automática. El plan de estudios profundizará en aspectos que comprenden desde la implementación de modelos de Aprendizaje Lingüístico o sistemas de análisis de sentimiento hasta los diferentes métodos de reconocimiento de voz. Así, los alumnos desarrollarán habilidades avanzadas tanto para entrenar como para ajustar técnicas de Aprendizaje Profundo según diferentes idiomas y contextos. demás, el temario analizará las estrategias más vanguardistas del Procesamiento del Lenguaje Natural, lo que permitirá a los egresados realizar traducciones de estructuras gramaticales complejas en tiempo real y generar textos fluidos.

Manejarás los algoritmos más sofisticados para optimizar diversos sistemas de Traducción Automática basados en Inteligencia Artificial, lo que te permitirá adaptar tus interpretaciones a diferentes contextos lingüísticos”

Módulo 1. Modelos Lingüísticos y Aplicación de Inteligencia Artificial

1.1. Modelos clásicos de lingüística y su relevancia en Inteligencia Artificial

1.1.1. Gramática generativa y transformacional
1.1.2. Teoría lingüística estructural
1.1.3. Teoría de la gramática formal
1.1.4. Aplicaciones de los modelos clásicos en Inteligencia Artificial

1.2. Modelos probabilísticos en lingüística y su aplicación en Inteligencia Artificial

1.2.1. Modelos de Markov Ocultos (HMM)
1.2.2. Modelos de lenguaje estadísticos
1.2.3. Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
1.2.4. Aplicaciones en reconocimiento de voz y procesamiento de texto

1.3. Modelos basados en reglas y su implementación en IA. GPT

1.3.1. Gramáticas formales y sistemas de reglas
1.3.2. Representación del conocimiento y lógica computacional
1.3.3. Sistemas expertos y motores de inferencia
1.3.4. Aplicaciones en sistemas de diálogo y asistentes virtuales

1.4. Modelos de aprendizaje profundo en lingüística y su uso en Inteligencia Artificial

1.4.1. Redes neuronales convolucionales para procesamiento de texto
1.4.2. Redes neuronales recurrentes y LSTM para modelado de secuencias
1.4.3. Modelos de atención y transformadores. APERTIUM
1.4.4. Aplicaciones en Traducción automática, generación de texto y análisis de sentimientos

1.5. Representaciones distribuidas del lenguaje y su impacto en Inteligencia Artificial

1.5.1. Word embeddings y modelos de espacio vectorial
1.5.2. Representaciones distribuidas de frases y documentos
1.5.3. Modelos de bolsa de palabras y modelos de lenguaje continuo
1.5.4. Aplicaciones en recuperación de información, clustering de documentos y recomendación de contenido

1.6. Modelos de Traducción automática y su evolución en IA. Lilt

1.6.1. Modelos de Traducción estadística y basados en reglas
1.6.2. Avances en Traducción automática neuronal
1.6.3. Enfoques híbridos y modelos multilingües
1.6.4. Aplicaciones en servicios de Traducción en línea y localización de contenido

1.7. Modelos de análisis de sentimientos y su utilidad en Inteligencia Artificial

1.7.1. Métodos de clasificación de sentimientos
1.7.2. Detección de emociones en texto
1.7.3. Análisis de opiniones y comentarios de usuarios
1.7.4. Aplicaciones en redes sociales, análisis de opiniones de productos y atención al cliente

1.8. Modelos de generación de lenguaje y su aplicación en IA. TransPerfect Globallink

1.8.1. Modelos de generación de texto autorregresivos
1.8.2. Generación de texto condicionado y controlado
1.8.3. Modelos de generación de lenguaje natural basados en GPT
1.8.4. Aplicaciones en escritura automática, resumen de texto y conversación inteligente

1.9. Modelos de reconocimiento de voz y su integración en Inteligencia Artificial

1.9.1. Métodos de extracción de características de audio
1.9.2. Modelos de reconocimiento de voz basados en redes neuronales
1.9.3. Mejoras en la precisión y robustez del reconocimiento de voz
1.9.4. Aplicaciones en asistentes virtuales, sistemas de transcripción y control de dispositivos por voz

1.10. Desafíos y futuro de los modelos lingüísticos en Inteligencia Artificial

1.10.1. Desafíos en la comprensión del lenguaje natural
1.10.2. Limitaciones y sesgos en los modelos lingüísticos actuales
1.10.3. Investigación y tendencias futuras en modelos lingüísticos en Inteligencia Artificial
1.10.4. Impacto en aplicaciones futuras como Inteligencia Artificial General (AGI) y comprensión humana del lenguaje. SmartCAt

Módulo 2. Inteligencia Artificial y Traducción en Tiempo Real

2.1. Introducción a la Traducción en tiempo real con Inteligencia Artificial

2.1.1. Definición y conceptos básicos
2.1.2. Importancia y aplicaciones en diversos contextos
2.1.3. Desafíos y oportunidades
2.1.4. Herramientas como Fluently ó Voice Tra

2.2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en Traducción

2.2.1. Breve introducción a la inteligencia artificial
2.2.2. Aplicaciones específicas en Traducción
2.2.3. Modelos y algoritmos relevantes

2.3. Herramientas de Traducción en tiempo real basadas en Inteligencia Artificial

2.3.1. Descripción de las principales herramientas disponibles
2.3.2. Comparativa de funcionalidades y características
2.3.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

2.4. Modelos de Traducción Automática Neural (NMT). SDL language Cloud

2.4.1. Principios y funcionamiento de los modelos NMT
2.4.2. Ventajas sobre los enfoques tradicionales
2.4.3. Desarrollo y evolución de los modelos NMT

2.5. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en Traducción en tiempo real. SayHi TRanslate

2.5.1. Conceptos básicos de NLP relevantes para la Traducción
2.5.2. Técnicas de preprocesamiento y posprocesamiento
2.5.3. Mejora de la coherencia y cohesión del texto traducido

2.6. Modelos de Traducción multilingüe y multimodal

2.6.1. Modelos de Traducción que admiten múltiples idiomas
2.6.2. Integración de modalidades como texto, voz e imágenes
2.6.3. Desafíos y consideraciones en la Traducción multilingüe y multimodal

2.7. Evaluación de la calidad en Traducción en tiempo real con Inteligencia Artificial

2.7.1. Métricas de evaluación de calidad de Traducción
2.7.2. Métodos de evaluación automática y humana. iTranslate Voice
2.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la Traducción

2.8. Integración de herramientas de Traducción en tiempo real en entornos profesionales

2.8.1. Uso de herramientas de Traducción en el trabajo diario
2.8.2. Integración con sistemas de gestión de contenido y localización
2.8.3. Adaptación de las herramientas a las necesidades específicas del usuario

2.9. Desafíos éticos y sociales en Traducción en tiempo real con Inteligencia Artificial

2.9.1. Sesgos y discriminación en la Traducción automática
2.9.2. Privacidad y seguridad de los datos del usuario
2.9.3. Impacto en la diversidad lingüística y cultural

2.10. Futuro de la Traducción en tiempo real basada en IA. Applingua

2.10.1. Tendencias emergentes y avances tecnológicos
2.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras
2.10.3. Implicaciones para la comunicación global y la accesibilidad lingüística

Módulo 3. Herramientas y Plataformas de Traducción Asistida por Inteligencia Artificial

3.1. Introducción a las herramientas y plataformas de Traducción asistida por Inteligencia Artificial

3.1.1. Definición y conceptos básicos
3.1.2. Breve historia y evolución
3.1.3. Importancia y beneficios en la Traducción profesional

3.2. Principales herramientas de Traducción asistida por Inteligencia Artificial

3.2.1. Descripción y funcionalidades de las herramientas líderes en el mercado
3.2.2. Comparativa de características y precios
3.2.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

3.3. Plataformas de Traducción asistida por IA en el ámbito profesional. Wordfast

3.3.1. Descripción de plataformas populares de Traducción asistida por Inteligencia Artificial
3.3.2. Funcionalidades específicas para equipos de Traducción y agencias
3.3.3. Integración con otros sistemas y herramientas de gestión de proyectos

3.4. Modelos de Traducción automática implementados en herramientas de TAIA

3.4.1. Modelos de Traducción estadística
3.4.2. Modelos de Traducción neuronal
3.4.3. Avances en Traducción Automática Neural (NMT) y su impacto en las herramientas de TAIA

3.5. Integración de recursos lingüísticos y bases de datos en herramientas de TAIA

3.5.1. Uso de corpus y bases de datos lingüísticas para mejorar la precisión de la Traducción
3.5.2. Integración de diccionarios y glosarios especializados
3.5.3. Importancia del contexto y la terminología específica en la Traducción asistida por Inteligencia Artificial

3.6. Interfaz de usuario y experiencia de usuario en herramientas de TAIA

3.6.1. Diseño y usabilidad de las interfaces de usuario
3.6.2. Personalización y configuración de preferencias
3.6.3. Accesibilidad y soporte multilingüe en las plataformas de TAIA

3.7. Evaluación de la calidad en Traducción asistida por Inteligencia Artificial

3.7.1. Métricas de evaluación de calidad de Traducción
3.7.2. Evaluación automática vs. evaluación humana
3.7.3. Estrategias para mejorar la calidad de la Traducción asistida por Inteligencia Artificial

3.8. Integración de herramientas de TAIA en el flujo de trabajo del traductor

3.8.1. Incorporación de herramientas de TAIA en el proceso de Traducción
3.8.2. Optimización del flujo de trabajo y aumento de la productividad
3.8.3. Colaboración y trabajo en equipo en entornos de Traducción asistida por Inteligencia Artificial

3.9. Desafíos éticos y sociales en el uso de herramientas de TAIA

3.9.1. Sesgos y discriminación en la Traducción Automática
3.9.2. Privacidad y seguridad de los datos del usuario
3.9.3. Impacto en la profesión de traductor y en la diversidad lingüística y cultural

3.10. Futuro de las herramientas y plataformas de Traducción asistida por IA. Wordbee

3.10.1. Tendencias emergentes y desarrollos tecnológicos
3.10.2. Perspectivas futuras y posibles aplicaciones innovadoras
3.10.3. Implicaciones para la formación y el desarrollo profesional en el ámbito de la Traducción

Accederás a todos los contenidos didácticos del Campus Virtual desde el primer día y podrás descargarlos para visualizarlos siempre que lo desees. ¡Matricúlate ya!”